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(無題) 削除/引用 No.5774-7 - 2017/02/24 (金) 15:14:11 - CD ちなみに聞かれてもいないことを新たにデータとして提示すると、それについてReviseの指示を受けても文句は言えないよ。

(無題) 削除/引用 No.5774-6 - 2017/02/24 (金) 15:12:46 - CD K-squareして差があるのなら、Tukeyをする、というのが良いのでは？

(無題) 削除/引用 No.5774-5 - 2017/02/24 (金) 13:54:18 - さき ありがとうございました。自分が示したいものが何かを検討したところ、やはり、臨床での有用性を考えて２値化し、カットオフ値はROCで求めることとしました。 また、もう１つ質問があります。 今回用いた癌にはさらに複数の組織型（C型、D型、E型、F型、G型など20弱の型）を含みます。 たとえば浸潤群50名（そのうちC型：5名、D型10名、E型20名、F型5名、G型10名）、非浸潤群150名（そのうちC型：30名、D型60名、E型15名、F型30名、G型15名） 今回サンプルした２群の組織型の比率に違いがあるかどうかを検討しようと思っているのですが、どのような検定を行うのがいいのでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.5774-4 - 2017/02/23 (木) 12:04:16 - CD あなたが論文において何を主張したいのかによるのではないのでしょうか？physiological/pathologicalに意義がある、ということを主張したいのであれば計測値を用いればよいし、検査として臨床的に意義があるということを主張したいのであればあなたの設定したカットオフを用いいれば良いような気がします。

(無題) 削除/引用 No.5774-3 - 2017/02/23 (木) 08:47:02 - さき 貴重なご意見ありがとうございます。 1.Bonferroniの検定について調べて実施してみます。 2.一般的に説明変数が量的因子でこのような検討を行う場合、ロジスティック回帰分析ではあるカットオフ値を用いて2値（質的因子;基準よりもlow/high）に分けて検討するのと、実測値のままで検討するのとどちらがいいのでしょうか？また、CDさまのご意見のもとカットオフ値を検討しているのですが、癌vs癌の比較のため、たとえばROCでAUCが0.7よりも大きいマーカー（まあまあの予測能）では感度と特異度が最大となるカットオフ値を用いて、AUCが0.5や0.6など低い場合には一般的な基準値を用いるとしても大丈夫なのでしょうか。癌vs癌の比較のため、一般的な基準値を用いていいのか、あるいは、今回検討した全症例の平均値や中央値などを用いる方がいいのか悩んでいます。 3.説明変数を実測値のまま用いる場合と、2値に分けて用いる（たとえばlow/high）場合とでオッズ比の意味合いが変わるかと思います。そもそも、質的因子と量的因子のオッズ比を比較することは可能なのでしょうか？

(無題) 削除/引用 No.5774-2 - 2017/02/22 (水) 12:43:22 - CD 1.多重検定をしているのでP値を修正せよ、と言っているのでしょう。簡便なのはBonferroniでしょうけれども、有意差は消えるかもしれません。 2.Y/Nの2値あるいはhi/mid/lowなどの尺度で検定したいならROCで得たCut offや一般基準値とROCのCut offを組み合わせて使えばよいのではないのでしょうか

多変量解析について 削除/引用 No.5774-1 - 2017/02/20 (月) 16:56:17 - さき お世話になります。 私はある上皮癌を２群（浸潤群、非浸潤群）に分けて、浸潤の鑑別に有用な検査マーカーの検討を行っております。検討内容としては、複数の検査マーカー（15個程度：たとえばCEAなど）を用いて、以下３点について検討を行っております。 ・２群間の平均値の差の検定（浸潤により影響を受ける項目の検討） ・ROC解析（予測能の検討） 英文誌に投稿したところ、内容は面白いが、統計学に関する部分について誤りや追加事項があるとのことでreviseされました。そこでいくつか指摘された部分についてご助言いただければと思います。 １：マンホイットニーのU検定を行ったのですが、査読者より「これらはajusted P valuesか？」と問われたのですが、そもそもadjusted P valueとは何なのでしょうか？また、どのように求めたらいいのでしょうか？ ２：浸潤の有無とマーカーを用いて単変量解析・多変量解析を行うように指示がありました。ロジスティック回帰分析（p値、オッズ比）を行うとよいと思われます。本検討のように、診断に有用なマーカーを求める際、どのようにしてオッズ比を求めるといいのでしょうか？たとえば、単変量解析を行う場合、「浸潤vs男女」であれば容易に計算できると思うのですが、「浸潤vsCEA」の場合、CEAの数値が連続しているため、CEAの値をたとえば基準値等で２グループに分けて計算するのか数値のまま計算するのか…さっぱりです。 統計に関しては素人同然で、ご迷惑をおかけしますが、アドバイスお願い致します。

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